Silverlight实战示例7(兼集合属性的妙用)--客户端视图层(V)

本文介绍了一个基于MVVM模式的应用实现细节,包括视图层后台代码的简洁处理方式及页面绑定的具体实现,展示了如何通过简单的代码完成视图模型的创建与绑定。

1)视图层后台代码,很简洁,主要是处理视图模型的创建,当然,如果你利用一些技术,这里是可以不需要代码的。不过我的观点是任何事情都不要搞成洁癖,如果页面的所有控制都放在视图模型层,反而会使得视图模型层最后就变成了视图的后台代码,那么这个MVVM模式就失去了意义。

using MEntities;
using RIAServices.Web;
using System.Threading;
using System.Dynamic;
using System.Windows.Data;
using MAppStructure.ViewModel;
namespace MAppStructure
{

public partial class MainPage : UserControl
{


public DynamicDataViewModel ViewModel
{
get {
return this.DataContext as DynamicDataViewModel;
}
set{
this.DataContext = value;
}
}
public MainPage()
{
InitializeComponent();

//也可以通过其它方式进行构建。在简单应用中,这个文件就基本不用自己写代码了。
this.ViewModel = new DynamicDataViewModel();
}

2)页面绑定.

<sdk:DataGrid x:Name="CustomGrid" ItemsSource="{Binding Path=DataTable.Rows}" Grid.Row="1" AutoGenerateColumns="False" >
<sdk:DataGrid.Columns>
<sdk:DataGridTextColumn CanUserReorder="True" Binding="{Binding Path=[EmployeeID].Value,Mode=OneWay}" CanUserResize="True" CanUserSort="True" Width="Auto" />
<sdk:DataGridTextColumn CanUserReorder="True" Binding="{Binding Path=[EmployeeName].Value,Mode=OneWay}" CanUserResize="True" CanUserSort="True" Width="Auto" />
<sdk:DataGridTextColumn CanUserReorder="True" Binding="{Binding Path=[EmployeeDesc].Value,Mode=OneWay}" CanUserResize="True" CanUserSort="True" Width="Auto" />
<sdk:DataGridTextColumn CanUserReorder="True" Binding="{Binding Path=[EmployeeAge].Value,Mode=OneWay}" CanUserResize="True" CanUserSort="True" Width="Auto" />
</sdk:DataGrid.Columns>
</sdk:DataGrid>

注意上面的绑定方式和路径语法。

<Button Content="查询" Command="{Binding Path=Commands[Button1Command]}" CommandParameter="{Binding ElementName=CustomGrid,Path=SelectedItem}" Grid.Row="2" Height="23" HorizontalAlignment="Left" Margin="344,160,0,0" Name="Search" VerticalAlignment="Center" Width="75"/>

这中命令处理模式,稍微改进一下,就可以做成自动动态绑定,比一个个定义命令的方式要好很多,有利于维护的集中处理。

到此为止,这个系列就完成了,上面代码都是经过测试的,实际运行的。只是如果你的数据量比较大的话,需要修改服务端Web.Config的配置,增大可序列化对象的最大数。相关问题处理可上网搜,很多的。另外消息机制也可以采用,这个可以利用微软的轻量级框架去做,但切勿烂用。

PS:希望大家多提意见,如有更好的方法希望能不吝赐教。

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值